Cuatro formas de aprovechar el aprendizaje automático en 2020 para que la compra de medios sea más estratégica
Obtén información sobre cómo la liquidez y la automatización contribuyen a ahorrar tiempo y a hacer que tus campañas digitales sean más eficaces.
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Para muchos compradores y estrategas de medios, el aprendizaje automático sigue siendo un misterio. Está claro que la capacidad de aplicar sistemas informáticos sofisticados e inteligencia artificial a los problemas parece emocionante, ¿pero puede ayudar de verdad a optimizar estrategias en función de comportamientos humanos complejos y a tratar con los retos publicitarios del día a día?
En pocas palabras, rotundamente sí. Facebook lleva años desarrollando sus herramientas basadas en aprendizaje automático para que el descubrimiento de clientes sea más eficaz; las mediciones, más precisas; y la personalización, más específica. Durante este tiempo, hemos descubierto que la tecnología tiene infinidad de aplicaciones que pueden impulsar el rendimiento de las campañas y la productividad de los equipos de manera considerable. Además, estas ventajas se pueden apreciar actualmente y no en algún futuro lejano.
En concreto, el aprendizaje automático ya puede mejorar la vida de los compradores y estrategas de medios de estas cuatro formas clave:
1. Aumentar la liquidez para mejorar la eficacia de la publicidad
El aprendizaje automático es especialmente valioso en la compra de medios porque fomenta la liquidez, un estado en el que cada dólar se invierte en la impresión más valiosa.
Al usar algoritmos en serie y análisis predictivos, el aprendizaje automático puede encontrar rápidamente la audiencia óptima de cada anuncio. Si se junta con sistemas automatizados, el contenido adecuado puede entregarse a la persona idónea en el momento perfecto y con el precio apropiado.
Esto puede hacer que la compra de medios sea más rápida y mejor. El aprendizaje automático y los sistemas automatizados procesan rápidamente conjuntos de datos muy complejos y los ajustan en tiempo real, lo que permite a los equipos seguir mejorando la eficacia de la campaña.
“Usar optimizaciones automatizadas y basadas en el aprendizaje automático siempre ayuda más que intentar hacerlo de forma manual. Podemos apreciar un mejor rendimiento de inmediato”.
—Justin Aquila, Optimize.Ad
2. Simplificar la configuración y la optimización de la campaña
Otra ventaja del aprendizaje automático es que simplifica la administración de campañas.
En concreto, los estrategas y compradores de medios encuestados que usan herramientas con aprendizaje automático afirman que estos sistemas reducen la cantidad de esfuerzo manual necesario para abordar tareas como la optimización, la estrategia de puja, la administración del presupuesto y la configuración de la campaña.
Esta simplificación se debe en gran medida al hecho de que el aprendizaje automático y los sistemas automatizados suelen funcionar mejor cuando tienen flexibilidad, ya que contar con parámetros y objetivos de campaña más amplios aumenta las opciones disponibles. En otras palabras, reducir el número de conjuntos de anuncios y restricciones de la campaña permite que haya optimizaciones más automatizadas.
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“Hemos podido pasar de una administración manual del rendimiento a observarlo y dedicar el tiempo a obtener análisis más detallados”.
—Laura Greene, Havas
3. Ganar más tiempo (muy valioso)
Una administración de campañas simplificada aporta algo de gran valor a los estrategas y compradores de medios: más tiempo.
Aproximadamente el 77 % de los estrategas y compradores de medios encuestados en EE. UU. que utilizan herramientas con aprendizaje automático afirman que estos sistemas les ahorra una cantidad importante de tiempo que dedicaban a tareas manuales y tediosas. Asimismo, la mayoría de ellos asegura que, de media, recupera entre una y cuatro horas a la semana.1
De nuevo, estas ventajas se consiguen gracias a las capacidades autónomas y de aprendizaje automático de estas herramientas. Los sistemas pueden procesar puntos de datos en constante cambio de forma rápida y eficaz por sí solos, lo que permite que los miembros de los equipos ahorren el tiempo que antes dedicaban a definir y perfeccionar las campañas manualmente.
“Solíamos tener 50 conjuntos de anuncios publicados en algún momento en una campaña y teníamos que determinar cuál funcionaba constantemente. Ahora, gracias a las herramientas de liquidez basadas en aprendizaje automático, las cuentas tienen menos conjuntos de anuncios y son más fáciles de administrar”.
—Gestor sénior de cuentas, agencia independiente
4. Contar con una mayor estrategia y creatividad
¿Por qué ganar tiempo es tan importante? Porque permite que toda esa inteligencia se aplique en otros aspectos.
Los estrategas y compradores encuestados afirman que dedican el tiempo que las herramientas de aprendizaje automático les han permitido ganar a varias tareas, como desarrollar estrategias de clientes, planificar y probar nuevas campañas, analizar el rendimiento de las campañas existentes y llevar a cabo optimizaciones del contenido. 1
A la larga, eso es lo que hace que el aprendizaje automático sea aún más valioso: no solo mejora el rendimiento de la campaña, sino que también permite que los compradores y estrategas de medios se centren más y sean más estratégicos y creativos.
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“Antes teníamos que hacer muchos cambios manuales en el presupuesto. Ahora, podemos dedicar ese tiempo a la estrategia. Podemos observar diferentes audiencias, pruebas y optimizaciones de contenido. Nos ha ayudado a ser más innovadores”.
—Rachael Chudoba, Merkle
Algo importante que se debe tener en cuenta sobre el aprendizaje automático es que, para aprovechar todas las ventajas que aporta, puede que los estrategas y compradores tengan que replantearse su forma de trabajar. Por ejemplo, puede que sea necesario adoptar estrategias presupuestarias y parámetros de campaña más amplios, reducir el número de conjuntos de anuncios y reconfigurar el modo en el que se informa del rendimiento a los clientes.
Si bien implementar estos cambios puede requerir un esfuerzo importante a corto plazo, preparará a los equipos para conseguir un mayor éxito en lo que queda de 2020 y mucho más allá.
Repercusiones para los anunciantes
Una mayor liquidez permite que se generen mejores resultados.
El aprendizaje automático relaciona el gasto publicitario con las impresiones más valiosas en tiempo real. Esta capacidad de procesar los datos rápidamente y sobre la marcha consigue que la eficacia de la campaña no deje de mejorar.
La administración de campañas puede ser más sencilla.
El aprendizaje automático y los sistemas automatizados funcionan mejor cuando cuentan con una mayor flexibilidad. Es decir, se necesita un menor esfuerzo manual para abordar tareas como la configuración, la optimización y la medición de la campaña.
Como tienen más tiempo, los equipos pueden centrarse en otros aspectos.
Al simplificar la administración de campañas, las herramientas de aprendizaje automático hacen que los estrategas y compradores ahorren tiempo. De este modo, los equipos pueden centrarse más y ser más estratégicos y creativos.
Para aprovechar toda la capacidad del aprendizaje automático hay que trabajar mucho.
A menudo, el aprendizaje automático requiere que se apliquen nuevas formas de trabajar. Puede que los equipos tengan que adoptar parámetros de campaña más amplios, reducir los conjuntos de anuncios y reconfigurar la forma en que informan a los clientes.